Apache Hadoop es una potente plataforma para almacenar y procesar big data. Te contamos cómo encontrar un desarrollador de Hadoop competente.
La tropa Hadoop
El Big Data se está imponiendo. Por lo tanto, reclutar algunos talentos brillantes de Hadoop es una necesidad si planea cosechar los beneficios del uso de grandes bases de datos
Pero, ¿cómo distinguir a un buen especialista en Hadoop de un candidato novato?
Bueno, hay algunos matices a los que prestar atención cuando busques un desarrollador Hadoop freelance o quieras contratar a un dev senior de Apache
Nuestra guía le guiará a través de las etapas necesarias de la entrevista
También hemos preparado algunas preguntas populares: las utilizan empresas como Amazon, LinkedIn y muchas otras. Ayudarán a entender si el candidato tiene realmente buenos conocimientos sobre el funcionamiento de Hadoop o no
Recuento de habilidades
Hadoop developer hire freelance Apache – este es un conjunto asociativo que nos viene a la mente cuando hablamos de Hadoop
Entonces, ¿cuáles son los bloques de construcción que forman un virtuoso de Hadoop en primer lugar? He aquí algunas competencias comunes de Hadoop que un candidato debería tener
- SQL
Dominar SQL, así como los sistemas distribuidos, es un buen comienzo. El truco está en que cuanto más sepa el candidato sobre estos dos temas, mejor entenderá la terminología de las bases de datos. Y Hadoop trata sobre la arquitectura de bases de datos
- Lenguajes de programación
El siguiente requisito es un dominio firme de estos lenguajes de programación: Java, JavaScript, NodeJS
Y sin olvidar a sus “parientes”: Closure, Python, Kotlin y otros. Cualquier lenguaje de la familia Java será una excelente adición, básicamente
¿Por qué? Hadoop se esculpió a partir de Java. Así que, cuanta más experiencia tenga tu candidato programando con algunas de estas herramientas, mayor será su competencia
Por ejemplo, pregúntales si han desarrollado scripts Pig Latin antes. O si saben crear servlets JSP. En caso afirmativo, es una gran ventaja
- Cartera
Ahora es el momento de dejar que brille el genio creativo Es preferible que un solicitante de empleo tenga al menos un proyecto Hadoop en su cartera
No tiene por qué ser algo lujoso. No hace falta que sea un producto listo para usar que pueda integrar en su ecosistema en este mismo momento. Basta con un “proyecto de estudiante”
En primer lugar, demostrará que el solicitante entiende la terminología de Hadoop. Y también cómo funcionan otras complejidades: datos analizados, pig scripting, patrones de diseño
En segundo lugar, demuestra que puede entregar un proyecto acabado. Y hacerlo requiere mucha disciplina y concentración. Sobre todo si se ha realizado en solitario
- Marcos de trabajo
HDFS o Hadoop Distributed File System es un almacén de datos que ofrece la plataforma. Las principales ventajas son sencillas
- Es barato.
- Tiene un tamaño monstruoso.
Ni que decir tiene que HDFS está relacionado con aspectos tan esenciales como importar y exportar datos, procesarlos y, por último, extraer los resultados que su empresa necesita
A su vez, esto requiere que tu candidato sea bueno con Apache Spark y MapReduce. Se trata de frameworks vitales que permiten manipular los big data almacenados en HDFS
- Spark SQL
Ya hemos mencionado SQL. Básicamente, Spark SQL es una herramienta responsable del procesamiento de datos estructurados. La principal ventaja de este módulo es que agiliza enormemente las tareas de consulta de datos
Gracias a su abstracción de programación, DataFrames y otras ventajas, Spark SQL permite a los desarrolladores crear consultas SQL con la ayuda de transformaciones de código
A largo plazo, esta herramienta permitirá que tu proyecto obtenga resultados impresionantes. Mucho más rápido. Así que, si el candidato sabe manejar Spark SQL, es otro “pro”
- Apache Hive
Muchas ofertas de trabajo de desarrollador Hadoop en Hired mencionan el dominio de Apache Hive como una habilidad crítica. Y hay una buena razón para ello
En pocas palabras, Apache Hive es un almacén digital utilizado para el almacenamiento de datos. Es una herramienta fundamental para realizar consultas de datos desde diversos sistemas de archivos y bases de datos. Además, tiene una alta Además, tiene una alta tolerancia a fallos
De nuevo, es una herramienta basada en SQL. Pregunta al candidato si está familiarizado con la creación de tablas hive cargando o escribiendo consultas hive
Además, una gran característica que tiene Apache Hive es el particionado. Esta característica hace que la recuperación de datos sea más sencilla y rápida. A su vez, es bastante útil para el análisis de big data
- Kafka
No es un novelista bohemio, sino un módulo utilizado para el trabajo analítico. Por lo tanto, la experiencia con él es obligatoria
Este módulo es un salvavidas cuando necesitas procesar datos. Muchos datos, para ser precisos También es bastante útil con los microservicios en memoria
Kafka tiene una notable variedad de aplicaciones prácticas
Con él, puede vigilar los comentarios procedentes de sus centros de llamadas. Kafka puede conocer las quejas, peticiones, pedidos y otra información valiosa. (Que proviene de su clientela)
Otra forma estupenda de utilizarlo es analizando el feedback de los sensores IoT
Este tipo de info te ayudará a explorar los hábitos y el comportamiento de los usuarios. ¿Qué funciones disfrutan más? ¿Qué electrodomésticos inteligentes realizan la mayor parte del trabajo? ¿Qué asistentes de voz utilizan habitualmente? Ya te haces una idea
- Sqoop
La experiencia en la importación y transferencia de datos es otra necesidad. Sqoop es una herramienta flexible que permite ejecutar datos entre HDFS y otros servidores de bases de datos: Teradata, SAP, AWS, Postgres y muchos otros
Tu futuro desarrollador debe tener experiencia con Sqoop. De lo contrario, no podrá enviar grandes cantidades de datos desde Hadoop al almacenamiento externo. Y en algún momento necesitarás ejecutar esta maniobra para
- Hacer una copia de seguridad de la valiosa información.
- Compartirla con terceros.
- Realizar un procesamiento adicional.
En otras palabras, el conocimiento de los tecnicismos que acompañan a Sqoop es indispensable
- Gráficos
Un currículum de desarrollador Hadoop que dé ganas de contratarlo debe mencionar GraphX o Graph. Se trata de herramientas API con las que los desarrolladores pueden crear gráficos, aristas, vértices y otros datos visuales
Por ejemplo, GraphX comprende el análisis exploratorio y el cálculo iterativo de gráficos. Además, puede presumir del enfoque Extract, Transform and Load . Este saber hacer permite cargar y transformar grandes cantidades de datos en otro sistema. Toda una serie de ventajas
- Clusters
Un clúster Hadoop es una red formada por nodos maestros y trabajadores. A su vez, estos nodos mantienen el sistema de archivos distribuido funcionando como un reloj suizo
Por lo tanto, sería genial ver aplicaciones como Ambari, Google Cloud Dataproc, RStudio y Qubole, entre otras
Operar clústeres Hadoop es fundamental. Además, esas herramientas son estupendas para supervisar el progreso: muchas de ellas comprueban y actualizan el estado de cada aplicación activa
¿Qué más hay que saber?
Durante la entrevista, utiliza algunas de estas preguntas principales relacionadas con Hadoop
- Define ejecución especulativa.
- ¿Tiene alguna ventaja la caché distribuida?
- ¿Cuántas JVMs puede haber en un mismo nodo?
- ¿Qué hace InputSplit? ¿Por qué es necesario?
- ¿Qué herramienta utilizarías para encontrar esa URL única?
- ¿Cómo encontrar la primera URL única en un billón de URLs?
- ¿Qué tamaño tienen los Big Data con los que has trabajado personalmente?
- ¿En qué escenarios utilizarías Bucketing y Partitioning?
- ¿De dónde vienen los errores de heap y cómo eliminarlos?
- TextInput y KeyValue – ¿cuál es la diferencia entre estos formatos?
¿Por qué se necesita Hadoop?
Apache Hadoop es una herramienta de primera categoría cuando se trata de manejar big data. Y usted ya sabe lo esenciales que son estos datos para una empresa. Especialmente la que opera a gran escala
Como demuestran las estadísticas, el big data es un área que necesita trabajadores. Y mucho
Entre otras cosas, se informa de que el 95% de las empresas sufren de datos mal estructurados. 97.el 2% de las organizaciones -comerciales y sin ánimo de lucro- invierte en ello. Y Netflix ahorra mil millones de dólares ¡con su ayuda!
La demanda de big data está lejos de alcanzar su punto álgido. Enormes presupuestos se vuelcan en él. Y Hadoop es la herramienta adecuada para que todo funcione a su favor. Además, Hadoop es un sistema de código abierto
Adobe, Spotify, Yahoo, eBay y otros ya lo emplean. ¿Quizá ahora sea tu turno?
Nodo y sonrisa
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